Projeto Final

MAC0460 - Machine Learning - Introdução ao aprendizado de máquina

Profª Nina Hirata

André Kenji Florentino Yamamoto - 11809621
Bruno Groper Morbin - 11809875
Luigi Pavarini de Lima - 11844642
Vitor Garcia Comissoli - 11810411

1 Problema

2 Dados

2.1 Tratamento dos dados

import pandas as pd
url = 'https://raw.githubusercontent.com/bmorbin/ML_Project/main/data_raw.csv'
df = pd.read_csv(url)
print(df.head(5))

       date  cloud_cover  sunshine  ...  precipitation  pressure  snow_depth
0  19790101          2.0       7.0  ...            0.4  101900.0         9.0
1  19790102          6.0       1.7  ...            0.0  102530.0         8.0
2  19790103          5.0       0.0  ...            0.0  102050.0         4.0
3  19790104          8.0       0.0  ...            0.0  100840.0         2.0
4  19790105          6.0       2.0  ...            0.0  102250.0         1.0

[5 rows x 10 columns]

2.2 Dataframe usado

DT::datatable(py$df, rownames = F)

3 Modelos

3.1 Regressão Logística

3.2 Árvore de Decisão

3.3 KNN ( K-Nearest Neighbors )

4 Comparando modelos

5 Conclusão